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🔶NEW!セミナー: 5月17日 Pythonによる異常検知

一日セミナー Pythonによる異常検知 で講師を務めます。

 

■ 講師 電気通信大学 i-パワードエネルギー・システム研究センター 基盤理工学専攻 准教授 理学博士 曽我部 東馬 氏

■ 開催要領 2021年5月17日(月) 10:30-16:30

■ 講座概要

0 機械学習と異常検知
1 異常検知の定義
2 異常検知におけるデータの分類と手法の選択
3 異常検知の活用例

1 機械学習と統計解析の基本モデル
1.1 機械学習と誤差関数
1.2 機械学習と統計解析の比較
1.3 教師あり学習──分類と回帰
1.4 教師なし学習──特徴抽出・クラスタリング・次元削減

2 非時系列データにおける異常検知
2.1 異常検知とデータ構造
2.2 正規分布に基づく異常検知
2.3 非正規分布に基づく異常検知
2.4 高度な特徴抽出による異常検知
2.5 関数近似に基づく値異常検知
2.6 異常検知モデルの検証

3 時系列データにおける異常検知
3.1 時系列データの性質
3.2 自己回帰型モデルによる時系列データの解析
3.3 状態空間モデルによる時系列データの解析
3.4 機械学習による時系列データの解析
3.5 時系列データにおける異常検知

4 深層学習による異常検知
4.1 深層学習フレームワークReNomを用いた異常検知
(1) seq2seqを用いた人工データに対する異常検知
(2) seq2seqを用いた心電図データに対する異常検知
(3) 生成モデルanoGANを用いた画像データに対する異常検知
(4)  LSTMを用いた心電図データに対する異常検知
4.2 深層学習による異常検知の応用事例
(1) 表面検査
(2) 故障評価
4.3 異常解析分野の現状と課題
(1) データの高次元性と非構造多様性
(2) 学習結果の可読性と可視化

 

詳細はこちら http://catnet.ne.jp/triceps/sem/s210517kw.html

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